CC BY
52
ниегп
issn 2304-120X Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
научно-методический электронный журнал
ART 194059 DOI 10.24411/2304-120X-2019-14059 УДК 332.6:004.9
Храпова Елена Валерьевна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и сервиса ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», г. Омск elena1979-28@mail.ru
Калинина Наталья Михайловна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и сервиса ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», г. Омск kalinina-nata@mail.ru
Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости
Аннотация. Статья посвящена вопросам совершенствования процесса автоматизации анализа данных о рынке недвижимости. Рассмотрены особенности применения информационно-технологического инструмента «Кабинет аналитика» в ходе мониторинга рынка объектов недвижимости. Авторы предлагают также направления совершенствования указанного процесса посредством совершенствования функционала «Кабинета аналитика» в контексте коммерциализации научно-методических разработок.
Ключевые слова: недвижимость, автоматизация, аналитик, рынок недвижимости. Раздел: 08.00.00 Экономические науки.
Результаты исследований рыночных процессов в большинстве случаев зависят от качества, полноты, достоверности исходной информации, которую можно получить как на основе постоянного мониторинга состояния рынка, так и в ходе разовых изучений развития рынка.
Мониторинг рынка - длительное систематическое наблюдение за рынком по широкому кругу заранее заданных параметров [1].
Изучение рынка с помощью мониторинга имеет неоспоримое преимущество, поскольку дает актуальную и полную картину состояния рынка, в то же время для этого требуются серьезные финансовые вложения и приходится прилагать организационные усилия.
Конечным результатом сбора рыночной информации будет получение достоверных и полных данных о динамике развития рынка, о его состоянии как в целом, так и по отдельным сегментам.
Анализ полученной информации приводит к формированию ряда отдельных показателей, характеризующих рынок недвижимости:
- динамика и уровень арендной платы; количество проводимых сделок с недвижимым имуществом; срок нахождения объектов на рынке;
предельный уровень затрат на реконструкцию или строительство объектов недвижимости;
сумма издержек по заключению сделок с недвижимостью; количество предложений на вторичном рынке и его структура; объем предложений на первичном рынке (включая строящиеся объекты, их назначение, виды);
- динамика и уровень цен на разные типы и объекты недвижимости [2].
На получение информации влияет ряд факторов, как контролируемых, так и неконтролируемых. Приведем примеры данных факторов:
- недоступность информации о проводимых сделках с недвижимостью (в первую очередь относительно цен);
ниегп
issn 2304-120X Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
научно-методический электронный журнал
информация находится сразу в нескольких источниках, что затрудняет ее сопоставимость;
- отсутствие сопоставимости между формой и содержанием сделок (например, продажа жилой недвижимости через договоры мены или дарения и т. п.);
- отсутствие прозрачности в системе учета затрат на строительство (например, применение коэффициентов, повышающих стоимость строительства для расчета себестоимости и формирования цены).
Немаловажное значение имеет соблюдение принципов обобщения информации и точное определение ее вида:
1. Четкий выбор и определение единицы сравнения - цена в расчете на 1 кв. м жилой площади для жилых зданий, на 1 кв. м полезной площади для нежилых помещений, поскольку существенно они будут отличаться друг от друга.
2. Соблюдение границы выбранного сегмента: например, информация об уровне цены квартиры по рынку в целом жилой недвижимости не может одновременно учитываться при расчете цены избранной квартиры, поскольку будет ошибочным считать, что цена в одном районе города полностью сопоставима с ценой в другом районе города.
3. Более четкое определение показателя, связанного с его структурой (например, существенное отличие цены продажи от цены предложения или арендная плата включая коммунальные платежи и без них и пр.).
В настоящее время происходит формирование системы информационного обеспечения работы оценщиков и риелторов, а именно информационных алгоритмов, стандартов, технических и программных средств, которые будут способствовать взаимодействию агентств недвижимости и риелторских ассоциаций при решении ряда профессиональных задач.
В этом сегменте задач можно выделить следующие тесно связанные направления:
- информационное обеспечение при проведении операций с объектами недвижимости (оформление заявок на покупку или продажу объектов);
- информационное сопровождение риелторской деятельности (использование общей и юридической информации);
- информационное обеспечение при исследовании рынка недвижимости (динамика, прогнозирование тенденций развития рынка) [3].
Предметом исследования являются:
- ценовая ситуация на рынке, включая оценку стоимости конкретных объектов;
- конъюнктура спроса и предложения;
- активность рынка, объем операций на рынке;
- ликвидность объектов;
- доступность объектов, состояние платежеспособного спроса;
- эффективность инвестиций, в том числе конкретных инвестиционных проектов.
Общая структура целей и задач при анализе рынка недвижимости представлена
на рис. 1.
Для того чтобы обеспечить комплексность процесса исследования, рассчитывают показатели (индикаторы) состояния рынка, которые характеризуют:
- ситуацию по ценам на рынке недвижимости: средняя цена купли-продажи, арендной платы объектов недвижимости как на вторичном, так и на первичном рынке с учетом дифференциации объектов по типам, районам города;
- соотношение спроса и предложения объектов на первичном и вторичном рынке недвижимости;
ISSN 2304-120X
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
Рис. 1. Структура целей и задач анализа рынка недвижимости
- активность и динамичность рынка: количество зарегистрированных сделок аренды, купли-продажи объектов недвижимости как на первичном, так и на вторичном рынке жилья, соотношение этих величин к общему объему спроса и предложения в зависимости от типов объектов и расположения в различных районах города;
- ликвидность объектов недвижимости: среднее значение за месяц времени экспозиции продаж и оставшихся объектов различных видов недвижимости (т. е. период времени с момента выставления на продажу или корректировки цены до самого момента продажи объекта недвижимости) [4].
Учитывая сказанное, рассмотрим особенности автоматизации процесса анализа данных о рынке недвижимости с помощью информационно-технологического инструмента «Кабинет аналитика».
ниегп
issn 2304-i20x Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
научно-методический электронный журнал
Итак, «Кабинет аналитика» содержит последовательный ряд функциональных разделов, производящих расчёты статистических показателей и представляющих графическое отображение значений и показателей исследуемых характеристик, в формате блоков, таблиц и графиков, представляющих собой готовые элементы аналитического отчёта или исследования.
Цели и задачи систематизированы в табл. 1.
Таблица 1
Цели и задачи «Кабинета аналитика»
Цели Задачи
1. Дать профессиональному аналитическому сообществу веб-ориентированный инструмент проведения автоматизированного расчёта статистических показателей для числовых и дискретно-семантических характеристик объектов и рынка недвижимости 1. Разработать механизм поиска и группировки выборок для мониторинга показателей и аналитических исследований. 2. Предложить процедуру текущего представления статистических показателей исследуемой выборки. 3. Внедрить алгоритм анализа распределения, определения выбросов, анализа асимметричности плотности распределения данных, расчёта «центрального» показателя. 4. Предложить методику расчёта широкого числа статистических показателей всех числовых характеристик в выборке. 5. Структурировать анализ не числовых характеристик
2. Внедрить стандарт содержания и качества информационных и аналитических материалов на рынке недвижимости; (стандартизация, введение менеджмента качества в профессию) 1. Конкретизировать содержание информационно-аналитических материалов по рынку недвижимости. 2. Стандартизировать набор параметров представления в форме отчетности информационно-аналитических материалов по рынку недвижимости. 3. Внедрить стандарты системы менеджмента качества в оценочную деятельность
3. Ввести контекстно-агрегированный и графический визуальный функционал в прикладные инструменты аналитика 1. Разработать модели и процедуры информативного отображения и сортировки выборок. 2. Визуализировать текущее представление статистических показателей исследуемой выборки. 3. Предложить модель и алгоритм построения дискретной пространственно-параметрической модели сегмента рынка недвижимости. 4. Предложить графический анализ функциональных зависимостей
Данная информация представляет пирамиду классической методологии структурирования, мониторинга, анализа, исследования и прогнозирования рынка недвижимости, разработанную региональными специалистами-аналитиками (см. рис. 2).
Первые два раздела являются основными и передают главное предназначение «Кабинета аналитика», разделы с третьего по пятый - сопутствующие.
«Кабинет аналитика» является профессиональным веб-приложением для реализации функционала второго уровня, методологической пирамиды этапов аналитической деятельности профессионалов рынка недвижимости.
Информационное обеспечение профессиональной деятельности всех участников рынка недвижимости основано на данных, подготовленных на предыдущих уровнях и этапах, в том числе разработанных другими специалистами:
1. Разнонаправленный, качественный, полноформатный и стандартизированный сбор данных кадастровыми инженерами, веб-порталами, риелторами и мн. др.,
ISSN 2304-120X
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
системное структурирование, верификация и кластеризация аналитиками позволяют вести мониторинг и анализ рынка недвижимости.
Рис. 2. Пирамида классической методологии структурирования, мониторинга, анализа, исследования и прогнозирования рынка недвижимости
2. Мониторинг статистических показателей, структурный и динамический анализ дают основу для понимания характеристик рынка и деятельности его участников (агентов, брокеров, маркетологов, аналитиков, оценщиков и пр.).
3. На основе качественных аналитических и первичных данных эксперты получают возможность исследовать рынок в его более сложных и закрытых областях, синтезируя его более сложные характеристики и факторы.
4. Результаты этих исследований, в свою очередь, позволяют инвесторам, де-велоперам, оценщикам и многим другим выстраивать и моделировать прогнозирование экономических, пространственных и параметрических характеристик объектов, территорий и рынка, в том числе делать временные прогнозы [5].
Приведем характеристику каждого из блоков «Кабинета аналитика».
Для вывода первого блока «Статистика» требуется сначала сформировать выборку, получить результаты поиска. Блок раздела «Статистика» предустановленно отображается автоматически над выборкой объектов (см. рис. 3).
Блок «Статистика» содержит один блок с общими показателями выборки (см. рис. 4) и три однотипных блока с одинаковым набором показателей для цены удельной, площади и цены полной.
Блок с общими показателями выборки содержит следующее:
1. Всего - общее количество объектов в выборке.
2. Релевант-х А - количество релевантных объектов, т. е. объектов пригодных для анализа, имеющих ненулевые значения площади, удельной цены и полной цены.
3. Релевант-х О - количество релевантных объектов, т. е. объектов пригодных для оценки, у которых заполнена матрица факторов, необходимых для сравнения методом корректировок или регрессионного анализа.
ISSN 2Э04-120Х
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
4. Заполнено, % - процент заполненности информации об объекте.
5. Подвидов - количество подвидов объектов в выборке.
6. Ценовых зон - количество ценовых зон расположения объектов в выборке.
7. Дата от и дата до - диапазон дат периода действия информации.
Рис. 3. Графическое представление первого блока «Статистика» на сайте Areall.ru
Рис. 4. Элементы блока с общими показателями выборки
На рис. 5 представлены элементы блока «Цена удельная», дано краткое описание элементов.
Рис. 5. Элементы блока «Цена удельная»
1. Эталонное - эталонное значение (в данном случае - среднее арифметическое логнормального распределения или среднее геометрическое).
ISSN 2304-120X
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
2. Ср. арифметическое - среднее арифметическое значение.
3. Ср. взвешенное - средневзвешенное по площади значение.
4. СКО - среднеквадратическое отклонение.
5. К. вариации - коэффициент вариации.
6. К. осцилляц - коэффициент осцилляции.
7. Эксцесс - значение эксцесса.
8. Асимм-ть - значение асимметричности.
9. Max - максимальное значение.
10. 3 квартиль - значение, разделяющее упорядоченное множество объектов недвижимости на четыре части (содержит значение, равное трем четвертям количества объектов в выборке - 75 %).
11. Медиана - предполагаемое значение признака, делящего ранжированную совокупность (например, вариационный ряд выборки) на две равные части: 50% «нижних» единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а «верхние» 50% - значения признака не меньше, чем медиана.
12. 1 квартиль - значение, ниже которого находится часть распределения вероятностей случайной величины и кратная одной четвёртой количества объектов недвижимости в выборке.
13. Min - минимальное значение.
14. Интервал - Размах, разница между максимальным и минимальным значением выборки.
15. Погрешн., % - погрешность в определении среднего, в процентах.
Рассмотрим второй раздел Кабинета аналитика - «Анализ распределения».
Функционал «Кабинета аналитика» становится доступным после формирования
выборки.
В поисковике необходимо задать условия, тип операции и вид (подвид) объекта недвижимости и осуществить поиск. Например, продажа - sreet-retail.
По результатам поиска появится окно, которое предлагает отсортировать выборку по числовым характеристикам и выполнить распределение относительно показателя (см. рис. 6).
Рис. 6. Анализ распределения по характеристикам и показателю
В появившемся окне возможен выбор двух характеристик и только одного показателя. Предустановлены в «Характеристики числовые» - цена удельная, а в «Распределение относительно показателя» - средневзвешенное. После выбора характеристик и показателя необходимо нажать на кнопку Рассчитать.
Под надписью «Анализ распределения» расположены блоки с показателями, которые высчитываются автоматически на основе выборки из таблицы справа (рис. 7).
ISSN 2Э04-120Х
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
УДАЛИТЬ ПОМЕЧЕННЫЕ
№ Кадастровый номер Площадь
19986 55:36:050201:73 319.27
19987 55:36:080101:3236 319.28 U 19988 55:36:050208:381 319.29
19989 55:36:010102:22 319.29
Цена удельная 253564.57 253567.95 253601.8 253616.2
Рис. 7. Пример выборки по заданным показателям «Площадь» и «Цена удельная»
Таблица раздела заполняется значениями характеристики из выборки «Результаты поиска». В таблице предусмотрена сортировка по возрастанию/убыванию. Для активации функционала Сортировка нужно нажать на название колонки в шапке таблицы.
В ячейках таблицы реализован функционал редактирования данных.
Для изменения данных таблицы необходимо выделить строки таблицы, поставив галочку в шапке первого столбца первой строки, и удалить помеченные. Зачем скопировать в буфер обмена 3 столбца (без заголовков). 1-й столбец с кадастровыми номерами объектов (или любыми номерами), 2-й и 3-й столбцы с числовыми значениями характеристик (цена удельная, площадь и т. п.). Для вставки необходимо поднести курсор к редактируемой ячейке в самой последней колонке, поставить курсор в редактируемом поле и нажать комбинацию клавиш С^^ или Shift+Insert. После вставки новых значений в таблицу или редактирования существующих автоматически происходит автоматический пересчёт показателей и перестройка графиков.
Таким образом, «Кабинет аналитика» предоставляет большой спектр характеристик объекта недвижимости, является универсальным для объектов разного вида, помогает в анализе разных параметров, значимых при принятии решения о приобретении недвижимости или инвестировании в недвижимость.
Вместе с тем в ходе анализа структуры и содержания программного продукта «Кабинета аналитика» были выявлены некоторые моменты, позволившие сформировать рекомендации, направленные на совершенствование процесса анализа данных о рынке недвижимости в целом. В табл. 2 представлены предложенные рекомендации и их положительные аспекты.
Таблица 2
Предложенные рекомендации, направленные на совершенствование процесса анализа данных о рынке недвижимости
№ п/п Рекомендация Положительные аспекты рекомендации
1. Продажа «Кабинета аналитика» профессиональным участникам рынка - Увеличение базы реальных объектов в регионе; - продажа веб-продукта способствует увеличению прибыли организации
2. Создание типовой формы карточки объекта для поиска аналогов - Автоматический поиск аналогов согласно объекту оценки; - уменьшение времени составления отчета, снижение трудоемкости
3. Изменение функционала «Кабинета аналитика», вывод объектов недвижимости на карту выделенной области - Возможен выбор области карты для исследования самостоятельно; - облегчен поиск объектов согласно заданию поиска
ISSN 2304-120X
ниепт
научно-методический электронный журнал
Храпова Е. В., Калинина Н. М. Автоматизация процесса анализа данных о рынке недвижимости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2019. - № 11 (ноябрь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-kon-cept.ru/2019/194059.htm.
Таким образом, практическое применение указанных рекомендаций приведет к оптимизации процесса анализа данных о рынке недвижимости, что подчеркивает их экономическую целесообразность, в частности, сокращение трудоемкости, повышение производительности труда, увеличение прибыли оценочных компаний.
Ссылки на источники
1. Симионова Н. Е. Методы анализа рынка недвижимоси для целей оценки // Предпринимательство Business. - 2018. - № 3. - С. 81-83. - URL: http://www.elibrary.ru.
2. Рудаков С. В. Современные методы анализа данных // Информационные технологии. - 2018. -№ 2(25). - С. 39-40. - URL: http://www.elibrary.ru.
3. Круглякова В. М. Требования к анализу рынка недвижимости в целях оценки // Научный вестник. -2017. - № 1. - С. 172-173. - URL: http://www.elibrary.ru.
4. Кудрин А. Ю. Проект методики мониторинга зданий и сооружений // Технологии гражданской безопасности. - 2017. - № 4. - С. 22-24. - URL: http://www.elibrary.ru.
5. Официальный сайт Кабинета аналитика. - URL: http:// http://www.areall.ru.
Elena Khrapova,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Management and Service Chair, Omsk State Technical University, Omsk elena1979-28@mail.ru Natalia Kalinina,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Management and Service Chair, Omsk State Technical University, Omsk kalinina-nata@mail.ru
Automation of the process of analyzing real estate market data
Abstract. The article is devoted to improving the process of automation of real estate market data analysis. Some features of the information technology tool "Analyst's Room" application during the monitoring of the real estate market are considered. The authors also offer directions for improving this process by improving the functionality of the "Analyst's Room" in the context of scientific and methodological works commercialization. Key words: real estate, automation, analyst, real estate market. References
1. Simionova, N. E. (2018). "Metody analiza rynka nedvizhimosi dlya celej ocenki", Predprinimatel'stvo Business, № 3, pp. 81-83. Available at: http://www.elibrary.ru (in Russian).
2. Rudakov, S. V. (2018). "Sovremennye metody analiza dannyh", Informacionnye tekhnologii, № 2(25), pp. 39-40. Available at: http://www.elibrary.ru (in Russian).
3. Kruglyakova, V. M. (2017). "Trebovaniya k analizu rynka nedvizhimosti v celyah ocenki", Nauchnyj vest-nik, № 1, pp. 172-173. Available at: http://www.elibrary.ru (in Russian).
4. Kudrin, A. Yu. (2017). "Proekt metodiki monitoringa zdanij i sooruzhenij", Tekhnologii grazhdanskoj be-zopasnosti, № 4, pp. 22-24. Available at: http://www.elibrary.ru (in Russian).
5. Oficial'nyj sajt Kabineta analitika. Available at: http:// http://www.areall.ru (in Russian).
Рекомендовано к публикации:
Горевым П. М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»
Поступила в редакцию Received 01.09.19 Получена положительная рецензия Received a positive review 20.10.19
Принята к публикации Accepted for publication 20.10.19 Опубликована Published 29.11.19
135 N 2iM-12DX
III 11
Fí i ji i «1
www.e-koncept.ru
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) © Концепт, научно-методический электронный журнал, 2019 © Храпова Е. В., Калинина Н. М., 2019
